जनरेटिव एआई क्वांटम कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में क्रांति लाता है |
Date : 29-May-2024
जनरेटिव एआई क्वांटम कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में क्रांति लाता है |
इन्सब्रुक विश्वविद्यालय में विकसित की गई विधि उपयोगकर्ता की विशिष्टताओं के आधार पर क्वांटम सर्किट बनाती है और सर्किट को चलाने वाले क्वांटम हार्डवेयर की विशेषताओं के अनुरूप तैयार की जाती है। श्रेय: इन्सब्रुक विश्वविद्यालय
शोधकर्ताओं ने एक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किया है जो टेक्स्ट विवरण से क्वांटम सर्किट उत्पन्न करता है, ठीक उसी तरह जैसे स्टेबल डिफ्यूजन जैसे मॉडल चित्र बनाते हैं। यह विधि क्वांटम कंप्यूटिंग की दक्षता और अनुकूलनशीलता में सुधार करती है ।
मशीन लर्निंग (एमएल) में सबसे महत्वपूर्ण हालिया विकासों में से एक है डिफ्यूजन मॉडल जैसे जनरेटिव मॉडल। इनमें स्टेबल डिफ्यूजन और डैल.ई शामिल हैं , जो इमेज जेनरेशन के क्षेत्र में क्रांति ला रहे हैं। ये मॉडल टेक्स्ट विवरण के आधार पर उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां बनाने में सक्षम हैं।
ऑस्ट्रिया के इंसब्रुक विश्वविद्यालय के सैद्धांतिक भौतिकी विभाग के गोर्का मुनोज़-गिल बताते हैं, "क्वांटम कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के लिए हमारा नया मॉडल भी यही करता है, लेकिन चित्र बनाने के बजाय, यह निष्पादित किए जाने वाले क्वांटम ऑपरेशन के पाठ विवरण के आधार पर क्वांटम सर्किट बनाता है |
क्वांटम कंप्यूटिंग चुनौतियां
क्वांटम कंप्यूटर पर एक निश्चित क्वांटम अवस्था तैयार करने या एल्गोरिदम निष्पादित करने के लिए, ऐसे ऑपरेशन करने के लिए क्वांटम गेट्स का उचित क्रम खोजने की आवश्यकता होती है। जबकि यह शास्त्रीय कंप्यूटिंग में आसान है, क्वांटम दुनिया की विशिष्टताओं के कारण क्वांटम कंप्यूटिंग में यह एक बड़ी चुनौती है। हाल ही में, कई वैज्ञानिकों ने क्वांटम सर्किट बनाने के तरीके प्रस्तावित किए हैं, जिनमें से कई मशीन लर्निंग विधियों पर निर्भर हैं। हालाँकि, इन एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करना अक्सर बहुत कठिन होता है क्योंकि मशीन के सीखने के दौरान क्वांटम सर्किट को सिम्युलेट करने की आवश्यकता होती है। डिफ्यूजन मॉडल जिस तरह से प्रशिक्षित होते हैं, उसके कारण ऐसी समस्याओं से बचते हैं।
हंस जे. ब्रीगेल और फ्लोरियन फुरटर के साथ मिलकर इस नई विधि को विकसित करने वाले गोर्का मुनोज़-गिल बताते हैं, "इससे बहुत फ़ायदा मिलता है।" "इसके अलावा, हम दिखाते हैं कि शोर-मुक्त प्रसार मॉडल अपनी पीढ़ी में सटीक हैं और बहुत लचीले भी हैं, जिससे अलग-अलग संख्या में क्यूबिट के साथ-साथ क्वांटम गेट्स के प्रकार और संख्या वाले सर्किट बनाने की अनुमति मिलती है।"
मॉडलों को सर्किट तैयार करने के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है जो क्वांटम हार्डवेयर की कनेक्टिविटी को ध्यान में रखते हैं, अर्थात क्वांटम कंप्यूटर में क्यूबिट कैसे जुड़े हैं।
गोर्का मुनोज़-गिल ने नई विधि की एक अन्य संभावना का उल्लेख करते हुए कहा, "चूंकि मॉडल के प्रशिक्षित हो जाने के बाद नए सर्किट का निर्माण बहुत सस्ता हो जाता है, इसलिए इसका उपयोग क्वांटम परिचालनों के बारे में नई जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।"
क्वांटम सर्किट जनरेशन
इन्सब्रुक विश्वविद्यालय में विकसित की गई विधि उपयोगकर्ता विनिर्देशों के आधार पर क्वांटम सर्किट बनाती है और सर्किट को चलाने के लिए क्वांटम हार्डवेयर की विशेषताओं के अनुरूप होती है। यह क्वांटम कंप्यूटिंग की पूरी सीमा को उजागर करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह कार्य अब नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित हुआ है और इसे ऑस्ट्रियाई विज्ञान निधि FWF और यूरोपीय संघ सहित अन्य द्वारा वित्तीय सहायता दी गई है।
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